人民网三评算法推荐，怼的可不只是今日头条……

怼完王者荣耀之后，人民网最近又连发三篇评论文批评了今日头条。

三篇文章均批评了“今日头条”的算法推荐功能，表示“不能让算法去决定内容”，“让用户陷入信息茧房”。

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今日头条官方很快也给出了答复，表示将“正视机器学习技术目前整体发展的不足，勉力改进。”

“被老师点名批评之后，学生做出了检讨”。今日头条赖以起家并引以为傲的“智能算法推荐”，究竟是如何帮助今日头条崛起，又是如何引来问题的呢？在技术先进之余，它又存在哪些问题呢？

“智能算法推荐”

对于今日头条用户来说，他第一次打开这个APP之后浏览的信息，会给机器后台留下一个“印象”，那就是他喜欢看哪些类型的资讯。

等他下次再进入时，系统就会根据他的这些“爱好印象”，有针对性的向这台机器推送信息，这就是“智能算法推荐”的工作原理。

而这个算法推荐，在技术上的原理则是，信息流中的每一条图文，系统都会从中抓取出一定的关键词，在用户再次浏览信息的过程中，匹配曾经看过的内容关键词，以此定向推送，也就是“智能推送”。

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对于系统来说，用户用得越久，这种推送就可以越精准，因为你用的越久，系统就越能“知道”你喜欢哪些关键词。

“技术是把双刃剑”

根据用户的阅读习惯分析出爱好，基本可以得出一个大差不差的结果。这个功能智能吗？要说确实也智能，可是智能就一定好吗？

进入移动 互联网 时代之后，网络信息更加爆炸，如果按照传统的方式，很难在茫茫网海中找到那么多自己感兴趣的内容。

而智能算法推荐这一功能的出现则解决了这个难题，机器知道我喜欢看什么之后，下一次又直接把我感兴趣的内容送到了我面前，这就省去了很多寻找的时间，打开APP，我就可以在自己的兴趣点中尽情的遨游，如何不好呢？

正是帮用户解决了这一痛点，今日头条才迅速的“发家致富”，并且掀起 自媒体 的浪潮。但在解决痛点的同时，这个技术也带来了困扰与难题，那就是用户的“信息孤岛”与创作者的“博眼球”现象。

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对于用户来说，可能刚开始的时候对这些东西感兴趣，但是人的兴趣是会变的，任何东西看多了都会感觉乏味。可是这个时候系统还在根据你以前的阅读习惯给你推荐内容，单一的信息内容反而让人感到反感。

一位网友吐槽说：“我之前买车的时候，喜欢看车子方面的视频与图文，后来我车子买了好久了，系统还在一直给我推送这方面的信息，其实很多时候我想看点别的。”

就像人民网刊文所说，长期的定向推送，让人困入“信息茧房”。

“为追逐流量而生的内容”

尽管是一家资讯平台，但张一鸣一直宣称“今日头条是家技术公司”，客观来说确实如此，因为它不生产内容，只分发内容。

今日头条的内容，由机构与个人生产，创作者则可依靠文章阅读量实现流量变现。

头条号作者创作的文章进入信息流之后，点击量越高，推荐量也就越高，推荐量越高，点击量也就越高，一个滚雪球的模式，直到某次推荐流中点击量降下来为止。

今日头条上使用不同标题的同一篇文章

所获得的推荐量和阅读量

在这个过程中，文章的首批推荐点击量至关重要，因为这决定了你下次和未来获得多少推荐量，而对于作者来说，越高的推荐量意味着越高的阅读量，而越高的阅读量，则带来越多的收入。

某头条号收入日报表

于是，内容池里面的内容就越来越“标题党”化，猎奇、八卦、探秘、惊悚甚至打软色情擦边球的内容越来越多，因为这些内容“自带”流量特性，自然的会收割眼球。

于是，一个“俗”的今日头条就这么产生了。

自 媒体 平台要流量还是要口碑？

有人说今日头条是“最大的中文信息垃圾场”，这种责难有点言过其实，但其问题也是确确实实存在着。

其实这也不是今日头条一家的问题，采取机器算法的这些内容推荐平台都有这样的问题。

比如闹出“震惊体”的UC大鱼号，被很多原创自媒体作者称为“业内毒瘤”的百家号。

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在面对这些问题的同时，各平台也在积极改善，比如今日头条会定期清理“三俗”头条号，大鱼平台签约名家提高内容质量，百家号曾一夜封停上十万做号党的账号。

算法推荐机制下的内容平台，都不可避免的走入了“内容低质化”的泥淖。而主打自主订阅的平台，像微博和 微信 公众号就要好很多。

业内某知名人士对此曾有一段经典剖析：“内容分发平台作者是对算法负责，而自主订阅平台作者是直接对用户负责，如此产生了两者的迥异。”

对于自主订阅的媒体平台，粉丝数量就决定了其内容的阅读量，所以想要取得长远发展，在内容上就不敢马虎，更不用说哗众取宠这些行为了，长期发展下来，差异就显现了。

算法推荐VS自主订阅，自媒体平台要流量还是要口碑呢？或者算法推荐+人工筛选是一个不错的解决路径。